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一类带非单调线搜索的信赖域算法 总被引:1,自引:0,他引:1
通过将非单调Wolfe线搜索技术与传统的信赖域算法相结合,我们提出了一类新的求解无约束最优化问题的信赖域算法.新算法在每一迭代步只需求解一次信赖域子问题,而且在每一迭代步Hesse阵的近似都满足拟牛顿条件并保持正定传递.在一定条件下,证明了算法的全局收敛性和强收敛性.数值试验表明新算法继承了非单调技术的优点,对于求解某... 相似文献
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结合非单调信赖域方法,和非单调线搜索技术,提出了一种新的无约束优化算法.信赖域方法的每一步采用线搜索,使得迭代每一步都充分下降加快了迭代速度.在一定条件下,证明了算法具有全局收敛性和局部超线性.收敛速度.数值试验表明算法是十分有效的. 相似文献
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《数学的实践与认识》2015,(10)
提出了一种非单调自适应不定折线信赖域算法,当B_k不正定时,运用Bunch-Parlett分解产生搜索路径来确定下降方向.与一般的非单调信赖域算法相比,新算法根据实际下降量与预估计下降量的比值按照变化的速率对信赖域半径进行调整,在研究方法上具有一定的创新. 相似文献
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本文通过对无约束优化ODE算法的信赖域分析,提出了约束优化问题的曲线搜索信赖域算法,给出了算法步骤,并讨论了该算法的全局收敛性。 相似文献
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一类新的信赖域算法的全局收敛性 总被引:22,自引:1,他引:22
本文对于无约束最优化问题提出了一类非单调的信赖域算法,它是通常的单调信赖域算法的推广。当目标函数是有下界的连续可微函数,而且它的二阶导数的近似的模是线性地依赖于迭代次数时,我们证明了新算法的整体收敛性。 相似文献